Python实现网易云课堂课程列表抓取，轻松获取学习资源

　　在数据分析和机器学习领域，Python已经成为了一种非常流行的编程语言。除此之外，它还有着强大的网络爬虫功能。本文将介绍如何使用Python编写一个网易云课堂课程列表抓取程序。

　　1.准备工作

　　在开始之前，我们需要安装两个库：Requests和BeautifulSoup4。您可以使用以下命令来安装它们：

　　

pip install requests

pip install beautifulsoup4

　　安装完成后，我们就可以开始编写代码了。

　　2.发送请求

　　

　　首先，我们需要向网易云课堂发送请求，并获取响应内容。这可以通过使用Requests库中的get()方法来实现。

　　python

import requests

url ='https://study.163.com/category/python'

response = requests.get(url)

　　3.解析HTML

　　在获取响应内容后，我们需要解析HTML并提取所需信息。这可以通过使用BeautifulSoup库中的find_all()方法来实现。

　　python

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser')

courses = soup.find_all('div', class_='j-href ga-click-stat')

　　

　　4.提取信息

　　现在，我们已经成功地解析了HTML并找到了所有的课程元素。接下来，我们需要提取每个元素中的信息。

　　python

data =[]

for course in courses:

title = course.find('h3', class_='u-ellipsis').text.strip()

price = course.find('div', class_='m-course-card-price').text.strip()

student_count = course.find('span', class_='m-course-card-person-num').text.strip()

data.append({

'title': title,

'price': price,

'student_count': student_count

})

　　5.存储数据

　　最后，我们需要将提取的数据存储到文件或数据库中。这可以通过使用Pandas库中的DataFrame对象和to_csv()方法来实现。

　　

　　python

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv('courses.csv', index=False)

　　至此，我们已经完成了整个程序。完整代码如下所示：

　　python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import pandas as pd

url ='https://study.163.com/category/python'

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser')

courses = soup.find_all('div', class_='j-href ga-click-stat')

data =[]

for course in courses:

title = course.find('h3', class_='u-ellipsis').text.strip()

price = course.find('div', class_='m-course-card-price').text.strip()

student_count = course.find('span', class_='m-course-card-person-num').text.strip()

data.append({

'title': title,

'price': price,

'student_count': student_count

})

df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv('courses.csv', index=False)

print('Done!')

　　总结：

　　本文介绍了如何使用Python编写一个简单的网易云课堂课程列表抓取程序。通过学习本文所述的技术和方法，您可以打造更加高效、可靠和灵活的爬虫程序。

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